<?php /** * 查找 * **/ // 顺序查找 function normal_search($arrData,$val) { $len = count($arrData); if($len == 0) return -1; for($i = 0;$i < $len; $i++ ) { echo "find No.",$i + 1," value = ",$arrData[$i]," i

1、概念 回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。 回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以

两种分类算法。这两种算法都以 贝叶斯定理 为基础，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法—— 决策树 （decision tree）。相比贝叶斯算法，决策树

算法， * $proArr是一个预先设置的数组， * 假设数组为：array(100,200,300，400)， * 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内，

一、基本概念： 所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心

net/zhaokaiqiang1992 在前面的文章里面，我们讨论了DES算法，同时也明白了如何才能保证不同平台下的加密和解密结果的一致性。但是DES作为出现了很长时间的一种加密算法， 随着计算机运算能力的加强，DES加密容易被

[Java]代码 public List<char[]> bigram(String input) { ArrayList<char[]> bigram = new ArrayList<char[]>(); for (int i = 0; i < input.length() - 1; i++) { char[] chars = new char[2]; chars[0] = input.char

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理 目录 Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 1 一、概述 1 二、背景 4 三、人脑视觉机理 7 四、关于特征 11 五、Deep

我们假定学习器考虑的是定义在实例空间 X 上的有限的 假设空间 H ，任务是学习某个目标概念 c : X →{0,1}。如通常那样，假定给予学习器某训练样例序列〈〈 x 1 ， d 1 ，〉…〈 x m

9i与10g的区别不大，可以说很小很小，如果真要说区别的话，那估计就是性能，功能的增加.差别不大，学习好了9i也就学习好了10g。 权限管理： oracle 9里面默认的三个用户名和密码： sys change_on_install

“我感兴趣的电子新闻稿”或“讨论机器学习的万维网页” 。在这两种情况下，如果计算机可以精确地学习到目标概念，就可从大量在线文本文档中自动过滤出最相关的文档显示给读者。 这里描述了一个基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法。

SQL学习笔记 SQL、PL/SQL学习笔记 1．SQL并行查询 alter session enable parallel dml execute immediate 'alter session

告) python -mtrace –trace script.py 这会产生大量输出（执行到的每一行都会被打印出来，你可能想要用grep过滤那些你感兴趣的模块）. 比如： python -mtrace –trace script

python-magic是libmagic文件类型识别库的一个python接口。libmagic通过根据文件类型的预定义列表检查其标头识别文件类型。 >>> import magic >>> magic

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谷歌翻译Python接口 本库未使用谷歌翻译API，而是直接通过谷歌翻译Web接口抓取数据。 为什么要做本库？ 谷歌官方提供的翻译API价格太贵，大约是20刀/MB，用不起啊！！！

Python-mode 是一个Vim插件能够让你在vim中使用 pylint , rope , pydoc , pyflakes , pep8 , mccabe 库。提供的功能包括：Python的代码寻找错误，重构和其它实用的功能。

5）加入nonlocal语句。使用noclocal x可以直接指派外围（非全局）变量 6）去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。同样的还有 exec语句，已经改为exec()函数 例如： 2.X: print

一个Python封装用于与Scrapyd API交互。 能够让 Python 应用访问和控制 Scrapy 后台程序: Scrapyd . Supports Python 2.6, 2.7, 3.3

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